| 研究概要 |
本年度は,以下の項目に重点をおいて研究を行った。
(1)グラフからの知識獲得手法の確立:
既存の文字列を対象とした知識獲得手法である学習アルゴリズムについて調査研究を行なった結果,文字列を対象とした一階論理プログラムであるElementary Formal System上の学習手法をグラフ生成システムFGSを対象としたシステムに応用可能であることがわかった.グラフ文法を対象にした学習システムでは,グラフ同型問題を解く必要がある.この問題は,Pに入っているかどうか未解決な問題であるが,グラフを制限することにより高速に解くアルゴリズムが存在する.よって,実際のシステムを構築する際には,対象となるグラフおよびグラフ文法に制限を加える必要あることが分かった.また,Lispを用いてFGSのインタプリタ,特にコアとなる単一化代入を中心に実装を行なった.
(2)実データのユークリッド空間上の表現方法の確立:
本研究の対象はユークリッド空間上のグラフであるため、このグラフを如何に人間に分かりやすく表示させるかも重要なポイントである。本年度は、システムのGUIとしてWebブラウザを採用し、システムの出力部分に用いる自動描画アルゴリズムの検討およびその実装を行なった。これを、ゲノム情報を対象にした仮説生成システムであるGenome Hypothesis Creatorの出力部分に応用した。
3)ユークリッド空間上のグラフから知識を獲得するための基礎理論の構築:
グラフを平面に埋め込む規則を付加したグラフ文法であるレイアウトグラフ文法について検討し,ユークリッド空間上のグラフを対象としたFGSの再定義化を行なった.また,C言語でレイアウトグラフ文法を用いたグラフ自動描画システムを開発し実装した.
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